《毫米波雷达感知技术》以6G通信为大背景，结合毫米波雷达技术领域的前沿发展，梳理作者在毫米波雷达感知方面的相关研究成果，对毫米波雷达前沿技术进行系统总结。《毫米波雷达感知技术》内容涵盖车载毫米波雷达成像、机载毫米波雷达成像、毫米波雷达阵列SAR三维成像、毫米波雷达边坡形变监测、毫米波雷达室内人体状态监测与近场成像等前沿关键技术，涉及智慧交通及泛智慧交通、健康监测与医疗、智慧城区测绘等多个领域的应用。

目录
丛书序
前言
第1章 绪论 1
1.1 毫米波频段的定义 1
1.2 毫米波雷达技术的应用现状 2
1.3 毫米波雷达系统 3
1.3.1 车载毫米波雷达系统 3
1.3.2 机载毫米波雷达系统 7
1.3.3 地基毫米波ISAR系统 12
参考文献 17
第2章 FMCW雷达信号处理基本原理 20
2.1 FMCW雷达信号模型 20
2.2 雷达目标检测 21
2.2.1 目标检测基本原理 21
2.2.2 恒虚警率检测技术 23
2.3 目标参数估计 24
2.3.1 距离估计原理 24
2.3.2 速度估计原理 25
2.3.3 角度估计原理 26
2.4 雷达目标跟踪 35
2.4.1 距离定义和跟踪波门设计 36
2.4.2 数据关联算法 38
2.4.3 目标运动模型 47
2.4.4 跟踪滤波算法 50
参考文献 58
第3章 MIMO毫米波点云成像技术 61
3.1 MIMO信号模型及波形设计 61
3.1.1 MIMO信号模型 61
3.1.2 MIMO正交波形设计 63
3.2 点云成像处理 68
3.2.1 高分辨毫米波雷达二维阵列信号处理 68
3.2.2 深度学习高分辨点云成像技术 71
3.3 点云图像处理 85
3.3.1 多帧点云融合 85
3.3.2 目标聚类 88
3.3.3 包围框提取 91
3.3.4 车载场景实验 92
参考文献 97
第4章 车载毫米波SAR 成像技术 100
4.1 SAR 二维成像几何模型 101
4.2 SAR 频域成像算法 102
4.2.1 距离多普勒算法 102
4.2.2 频率变标算法 104
4.3 时域成像算法 111
4.3.1 后向投影算法 111
4.3.2 视频SAR 成像 117
4.3.3 MIMO后向投影算法 124
参考文献 130
第5章 机载毫米波SAR成像技术 133
5.1 机载SAR斜视成像算法 133
5.1.1 机载SAR斜视成像模型 133
5.1.2 运动误差模型 138
5.1.3 机载SAR成像自聚焦算法 142
5.1.4 实测数据实验与分析 152
5.2 多通道机载SAR增强成像算法 162
5.2.1 张量链式分解基本原理 162
5.2.2 张量链式核范数*小化算法 165
5.2.3 实测数据实验与分析 170
参考文献 178
第6章 毫米波雷达阵列SAR三维成像 181
6.1 阵列SAR三维成像信号模型 182
6.1.1 高程向网格划分的压缩感知成像模型 183
6.1.2 无网格压缩感知成像模型 184
6.2 多像素鲁棒无网格压缩感知算法 186
6.2.1 多像素联合低秩约束分析 186
6.2.2 联合低秩鲁棒噪声抑制模型 186
6.3 三维成像与后处理 192
6.3.1 三维点云图像的目标聚类 192
6.3.2 多次散射滤除处理 193
6.3.3 实测数据实验与分析 193
参考文献 208
第7章 毫米波雷达边坡形变监测技术 212
7.1 毫米波雷达形变监测典型系统 212
7.1.1 直线扫描地基SAR 213
7.1.2 圆弧扫描地基SAR 213
7.1.3 MIMO地基SAR 214
7.2 毫米波雷达形变数据反演 215
7.2.1 SAR 图像配准 216
7.2.2 差分干涉处理 217
7.2.3 PS点选择 218
7.2.4 相位解缠 219
7.2.5 形变量解算 220
7.3 毫米波雷达形变误差分析与校正 220
7.3.1 大气相位误差 220
7.3.2 噪声相位误差 223
7.4 毫米波雷达形变监测应用示例 226
7.4.1 边坡形变监测 226
7.4.2 结构体健康监测 230
参考文献 232
第8章 室内毫米波雷达感知技术 235
8.1 室内人体状态监测 235
8.1.1 背景介绍 235
8.1.2 雷达生命体征监测技术 236
8.1.3 雷达人体血压测量技术 242
8.2 人体行为识别分析技术 249
8.2.1 研究背景和发展 249
8.2.2 回波数据预处理 254
8.2.3 基于神经网络的分类识别 256
8.2.4 端到端的人体行为识别模型 259
8.3 室内成像 263
8.3.1 近场三维成像模型 264
8.3.2 近场三维成像算法 265
8.3.3 近场三维成像结果 266
参考文献 272

第1章绪论
　　1.1毫米波频段的定义
　　毫米波（millimeter wave，mmWave）通常指频段介于30～300GHz的电磁波，对应波长为1～10mm，位于微波与太赫兹频谱之间。受历史技术发展和行业应用的影响，虽然24GHz与28GHz频段在严格意义上属于微波范畴（波长分别为12.5mm和10.7mm），但在雷达和通信领域，这两个频段依然被广泛归类为毫米波。
　　毫米波技术的发展可以追溯到19世纪末。1888年，德国物理学家海因里希？赫兹（Heinrich Hertz）通过实验证实了麦克斯韦预言的电磁波存在，为无线电技术奠定了基础。然而受限于早期电子工艺水平，毫米波的真正应用直到20世纪中期才得以实现突破。在第二次世界大战的军事需求驱动下，微波技术获得长足发展。虽然当时主流雷达系统多采用较低频段（1～10GHz），但战争期间对高分辨率探测的迫切需求，使得毫米波特有的短波长优势开始受到关注。20世纪50年代，随着速调管、磁控管等关键微波器件的成熟，毫米波技术逐步在军事领域崭露头角。近几十年来，随着相控阵列技术和单片微波集成电路（monolithic microwave integrated circuit，MMIC）的突破，使得毫米波雷达在体积和可靠性方面取得质的飞跃。这一时期发展的94GHz（W波段）雷达系统，凭借其卓越的角分辨能力和抗干扰特性，成为战斗机火控雷达和导弹末制导系统的核心装备。
　　进入21世纪，随着射频集成电路（radio frequency integrated circuit，RFIC）、硅基毫米波器件以及数字信号处理器（digital signal processor，DSP）技术的突破，毫米波技术的应用开始逐步从军事领域扩展到民用领域。例如，2016年，美国联邦通信委员会（Federal Communications Commission，FCC）为5G开放毫米波频谱[1]，毫米波技术在高速无线通信中的潜力得到广泛认可。此后，毫米波技术在自动驾驶、5G通信、工业检测和医疗成像等行业的应用得到快速发展，相关产业迅速崛起。
　　由于毫米波波长短，相较于传统微波系统，其天线尺寸可大幅减小，为高集成度传感系统的构建提供了坚实的物理基础。同时，毫米波兼具短波长带来的高空间分辨率优势与准光学传播特性，便于实现波束成形技术。工程实践表明，工作在76～81GHz频段的车载雷达可实现0.1°量级方位角分辨率，这对自动驾驶的环境感知能力具有重要意义。同时，毫米波系统可通过高增益天线（典型值.25dBi）实现能量集中，增强其在复杂环境条件下的探测性能，推动了毫米波技术的跨领域应用。在移动通信领域，28GHz/39GHz频段支撑5G网络实现20Gbit/s峰值速率；在工业检测方面，高频毫米波成像系统有望实现对特定材料中微小缺陷的精确检测；而在医疗领域，利用毫米波技术开发的生物组织成像装置则展现出对皮肤及浅层组织的良好穿透能力。未来，毫米波系统将朝着更高集成度、更低功耗、更智能化的方向发展。随着人工智能、先进半导体制造工艺及多模态传感融合技术的进步，毫米波将在智能交通、智能制造、智慧城市等领域发挥更重要的作用，为社会提供更精准、更高效的解决方案。
　　1.2毫米波雷达技术的应用现状
　　毫米波凭借其大宽带和高频段等优势，在无线通信和目标探测等领域具有极大的应用前景。近年来，毫米波雷达受到国内外众多科研机构和产业界企业的持续关注。在目标探测中，毫米波雷达具备高分辨成像能力，且能够全天时工作，在多个应用场景展现出重要应用价值。
　　在军事与航空航天领域，毫米波雷达已在探测与制导系统中发挥着重要作用。自20世纪末以来，北约盟国及其他军事强国相继推动毫米波雷达在高端武器装备中的应用。例如，先进战斗机配备毫米波成像雷达以增强全天候作战能力，精确制导武器利用毫米波雷达实现目标识别和末端制导。此外，毫米波与亚毫米波遥感技术在卫星遥感和深空探测中的作用日益显著。例如，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）的“云卫星”（CloudSat）搭载94GHz云廓线雷达，实现全球云层垂直结构探测；欧洲航天局（European Space Agency，ESA）的“罗塞塔”任务使用毫米波仪器分析彗星挥发物成分。近年来，NASA和ESA持续推进毫米波雷达在空间探测中的应用，如NASA启动的全球降水测量（Global Precipitation Measurement，GPM）项目（Ka波段降水雷达）和木星冰月探测器（Jupiter Icy Moons Explorer，JUICE）等项目，以提升地球观测与行星测量的精度。
　　在智能交通与自动驾驶领域，毫米波雷达凭借全天候工作能力和出色的恶劣环境（如雨雾天气）适应性，已成为自动驾驶系统的核心传感器之一。毫米波雷达广泛应用于高级驾驶辅助系统（advanced driver assistance system，ADAS），如自适应巡航控制、盲区监测、变道辅助和前向碰撞预警，提高行车安全性。此外，毫米波雷达的应用正在从单车智能扩展至智能交通系统（intelligent transport system，ITS）。同时，毫米波雷达正加速推动汽车智能化变革，并在车联网（Vehicle-to-Everything，V2X）系统中发挥重要作用。
　　在工业自动化与安防监测领域，毫米波雷达以其非接触式、高精度的探测特性，广泛应用于工业检测与安全监控。例如，在石油化工、冶金等高危行业，毫米波雷达用于液位检测、物料测量，并可在高温环境下保持稳定的测量性能。在边境防御与安防监测方面，毫米波雷达可用于非法入侵监测、无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）探测，并在一定范围内支持海上搜救目标探测。目前，毫米波雷达已在部分国家的机场安防、边境监测等关键基础设施中得到应用。
　　在医疗健康监测领域，毫米波雷达同样展现出广阔的应用前景。相较于传统接触式传感器，毫米波雷达可在静态或低活动状态下实现无接触生命体征监测，如心率、呼吸频率等，广泛应用于智能养老、睡眠监测和远程医疗。近年来，随着毫米波雷达芯片集成度提升，其在便携式健康监测设备中的应用日益增多。例如，Google Pixel4采用60GHz毫米波雷达（Soli雷达）进行手势识别和睡眠监测。此外，部分智能音箱及实验性穿戴设备也在探索毫米波雷达的健康监测功能，为无接触式医疗提供新的技术路径。
　　未来，毫米波雷达将在高分辨率成像、超宽带毫米波雷达、多传感器融合等方向持续发展，结合多输入多输出（multi-input multi-output，MIMO）系统、稀疏阵列等技术，进一步提升探测能力和环境适应性。特别是随着5G/6G技术的发展，毫米波雷达有望在频谱共享、联合波形设计等方面取得突破，推动通信感知一体化（integrated sensing and communication，ISAC）系统的发展，并进一步应用于自动驾驶、智慧城市、工业物联网等领域。此外，毫米波雷达在短程高分辨率环境监测、农业土壤与作物感知等非传统应用场景中的潜力亦逐步显现，为多个行业提供智能感知解决方案。
　　总体而言，毫米波雷达技术的持续创新正在推动各行业向智能化、自动化方向迈进，并在多传感器融合、自主感知、实时监测等方面发挥关键作用。其在国防、交通、工业、医疗、消费电子等多个领域的应用将更加深入，并为未来智能感知系统提供关键技术支撑。
　　1.3毫米波雷达系统
　　随着毫米波单片微波集成电路（monolithic microwave integrated circuit，MMIC）和射频技术的进步，毫米波雷达系统及其成像技术得到长足发展。凭借低成本、小型化、全天时全天候工作、距离向高分辨率等优势，毫米波雷达技术已广泛应用于军事及民用领域。下面主要对国内外典型的车载毫米波雷达系统、机载毫米波雷达系统、地基毫米波逆合成孔径雷达（inverse synthetic apertureradar，ISAR）系统及其发展历程进行概述。
　　1.3.1车载毫米波雷达系统
　　毫米波雷达经过数十年的发展完善，目前已成为车载交通领域的主要传感器之一，在驾驶辅助、自动驾驶以及智慧高速等应用中发挥重要作用，成为国家智慧交通体系建设的必要组成部分。下面主要对用于道路车辆感知的典型车载毫米波雷达系统进行介绍。
　　1.国外典型车载毫米波雷达系统
　　1）俄罗斯Cognitive Pilot公司认知成像雷达CPRR24
　　俄罗斯Cognitive Pilot公司推出的认知成像雷达CPRR24使用车载计算机对回波数据进行合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像处理，以重建周围环境地图，同时，车辆的自动驾驶装置能够根据车辆所处位置和运动路径实时改变雷达观测范围，保证车辆驾驶安全[2]。图1-1为该系统提供的高分辨SAR图像，从图中能清晰地分辨出车辆、坑洼处、路沿等。
　　图1-1停车场车载SAR成像结果[2]
　　2）美国傲酷雷达公司高分辨点云成像雷达
　　美国傲酷雷达公司研发了一款专门用于自动驾驶的点云成像雷达，傲酷雷达利用匹配滤波技术提取目标的距离，通过运动形成的合成孔径实现方位向高分辨率，利用俯仰向排列的阵列天线获取场景中各目标的高度，并以各目标的三维坐标来构建场景的三维点云图，从而形成4D（3D位置+1D速度）成像雷达。图1-2为傲酷雷达实际工作的视频截图，左侧为二维点云成像结果，右侧为三维点云成像结果。
　　3）德国大陆集团远距雷达LSR630
　　德国大陆集团在其第六代雷达传感器的基础上自主研制了一款远距雷达LSR630[3]。该雷达工作频段为77GHz，探测车辆距离*远可达280m，探测行人距离*远可达175m，实现了高测距测角范围，刷新周期达50ms。与*立的雷达传感器不同，LSR630主要搭配带有中央控制单元的车辆系统，用于中央雷达的处理，雷达与系统的通信速率可达1Gbit/s。该雷达主要参数见表1-1。
　　图1-2傲酷雷达道路点云成像结果
　　2.国内典型车载毫米波雷达系统
　　1）行易道科技有限公司79GHzSAR成像雷达
　　行易道科技有限公司研发的79GHzSAR成像技术，通过安装在汽车侧面的毫米波雷达实现路边场景的实时二维成像，有助于车辆及时应对复杂的交通状况。在车载SAR实时成像过程中，车辆可以4～120km/h的速度沿直线和*线路径行驶。雷达发射大带宽信号，形成距离向高分辨率；将雷达安置于汽车侧面，能够利用汽车运动合成等效的长孔径，形成方位向高分辨率；*终，结合距离向与方位向，形成高分辨率二维雷达图像，对周边场景进行精准建模。图1-3为该雷达系统提供的高分辨率SAR图像。
　　图1-3行易道科技有限公司79GHzSAR成像结果
　　2）森思泰克智能科技有限公司高分辨率远程雷达STA77-5高分辨率远程雷达STA77-5是森思泰克智能科技有限公司自主研发的一款77GHz毫米波雷达[4]。通过宽、窄波束切换及MIMO-DBF技术提高角分辨能力和探测范围，可准确测量车辆前方210m范围内目标车辆的距离、速度及角度等信息，同时具有三个维度的分辨能力。该雷达能够判别前方多个目标车辆，可提供准确、实时的路况信息，保障前方道路安全，并同时实现以下功能：车辆前向碰撞预警、自动紧急制动、自适应巡航控制，同时，还能和视觉传感器、激光雷达、角雷达进行多传感器融合，提供实现交通拥堵辅助（traffic jam assist，TJA）、高速辅助（highway assist，HWA）驾驶等L2～L4级自动驾驶的毫米波雷达解决方案。该雷达主要参数见表1-2。
　　3）楚航科技有